Pandas 简介
这个是学习tensorflow前的准备，
pandas 是一种列存数据分析 API。它是用于处理和分析输入数据的强大工具，很多机器学习框架都支持将 pandas 数据结构作为输入。 虽然全方位介绍 pandas API 会占据很长篇幅，但它的核心概念非常简单，我们会在下文中进行说明。有关更完整的参考
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ex8-anomaly detection and recommendation
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机器学习习题
AndrewNg 机器学习习题ex6-anomaly detection and recommendation
这是最后一个练习了，共有两个算法，第一个是异常检测，第二个是推荐系统。
异常检测之前写过了这里就不再重复了：Python实现异常检测算法
推荐系统推荐系统使用的算法就是协同过滤（colla
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ex7-k means and PCA
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机器学习习题
AndrewNg 机器学习习题ex7-k means and PCA
练习用数据
在本练习中，我们将实现K-means聚类，并使用它来压缩图像。 我们将从一个简单的2D数据集开始，以了解K-means是如何工作的，然后我们将其应用于图像压缩。 我们还将对主成分分析进行实验，并了解如何使用它来找到面部
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ex2-logistic regression
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AndrewNg 机器学习习题ex2-logistic regression
练习用数据
练习数据ex2data1.txt和ex2data2.txt都是由三列数字组成的文本文件，前两列是特征，第三列是结果，结果只有0和1两种。
浏览数据画出散点图，观察两个不同结果的分类情况，有明显的决策边界。123
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ex1-linear regression
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AndrewNg 机器学习习题ex1-linear regression练习用数据
练习数据ex1data1.txt和ex2data2.txt都是以逗号为分割符的文本文件，所以我们也可以把它们看作csv文件处理。
ex1data1中的第一列是一个城市的人口，第二列是这个城市中卡车司机的利润。
ex2
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ex4-NN back propagation
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AndrewNg 机器学习习题ex4-NN back propagation
练习用数据
需要的头：123456import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport scipy.io as sioimport matplotlibimport
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ex5-bias vs variance
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AndrewNg 机器学习习题ex5-bias vs variance
练习用数据
ex5data1.mat文件储存了大坝出水量的数据，由三部分组成：
训练集：X，y
交叉验证集：Xval，yval
测试集：Xtest，ytest
需要的头：123456import numpy as npimp
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独热编码One Hot Encoder
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在机器学习时我们通常要进行归一化数据后再进行训练，还有一些其他处理方法比如使用独热编码。
什么是独热码独热编码即 One-Hot 编码，又称一位有效编码，其方法是使用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。
可以这样理解，对于每一个特征，如
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ex3-neural network
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AndrewNg 机器学习习题ex3-neural network
练习用数据
ex3data1.mat是一个matlab文件，储存了5000个图像的数据，每个图像是一个20像素×20像素的灰度图，展开后为一个400维的向量，每一个向量都储存为矩阵X的行，所以X的维度是（5000，400）y的每一行
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